package com.atguigu.gulimall.product.service.impl;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import com.atguigu.gulimall.product.service.CategoryBrandRelationService;
import com.atguigu.gulimall.product.vo.Catelog2Vo;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.CachePut;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.cache.annotation.Caching;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.atguigu.common.utils.PageUtils;
import com.atguigu.common.utils.Query;

import com.atguigu.gulimall.product.dao.CategoryDao;
import com.atguigu.gulimall.product.entity.CategoryEntity;
import com.atguigu.gulimall.product.service.CategoryService;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;


@Service("categoryService")
public class CategoryServiceImpl extends ServiceImpl<CategoryDao, CategoryEntity> implements CategoryService {

    //    private Map<String,Object> cache =new HashMap<>();
    @Autowired
    CategoryBrandRelationService categoryBrandRelationService;
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
    @Autowired
    RedissonClient redisson;

    @Override
    public PageUtils queryPage(Map<String, Object> params) {
        IPage<CategoryEntity> page = this.page(
                new Query<CategoryEntity>().getPage(params),
                new QueryWrapper<CategoryEntity>()
        );

        return new PageUtils(page);
    }

    @Override
    public List<CategoryEntity> listWithTree() {
        //1.查出所有分类
        List<CategoryEntity> entities = baseMapper.selectList(null);
        //2.组装成父子的树形结构

        //2.1).找到所有的一级分类
        List<CategoryEntity> level1Menus = entities.stream().filter(categoryEntity ->
                categoryEntity.getParentCid() == 0
        ).map((menu) -> {
            menu.setChildren(getChildrens(menu, entities));
            return menu;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            return (menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort()) - (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());
        return level1Menus;
    }

    @Override
    public void remoevMenuByIds(List<Long> list) {
        //TODO 1.检查当前删除的菜单,是否被别的地方引用

        //逻辑删除
        baseMapper.deleteBatchIds(list);
    }

    //[2,25,225]
    @Override
    public Long[] findCatelogPath(Long catelogId) {
        ArrayList<Long> paths = new ArrayList<>();
        List<Long> parentPath = findParentPath(catelogId, paths);

        Collections.reverse(parentPath);

        return parentPath.toArray(new Long[parentPath.size()]);
    }

    /**
     * 级联更新所有关联的数据
     * @CacheEvict:失效模式
     * 1.同时进行多种缓存操作 @Caching
     * 2.指定删除某个分区下的所有数据 @CacheEvict(value = {"category"},allEntries = true)
     * 3.存储同一类型的数据,都可以指定同一个分区.分区名默认就是缓存的前缀
     * @param category
     */

//    @Caching(evict = {
//            @CacheEvict(value = {"category"},key = "'getLevel1Categorys'"),
//            @CacheEvict(value = {"category"},key = "'getCatalogJson'")
//    })
    @CacheEvict(value = {"category"},allEntries = true)  //失效模式
    @Transactional
//    @CachePut //双写模式
    @Override
    public void updateCascade(CategoryEntity category) {
        this.updateById(category);
        categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());

        //同时修改缓存中的数据
         //redis.del("catalogJSON");等待下次主动查询进行更新
    }

    /**1.每一个需要缓存的数据我们都来指定要放入哪个名字的缓存[缓存的分区(按照业务类型分)]
    *2.@Cacheable({"category"})
     *     代表当前方法的结果需要缓存,如果缓存中有,方法不用调用
     *     如果缓存中没有,会调用方法,最后将方法的结果放入缓存
     * 3.默认行为
     *     1).如果缓存中有,方法不用调用
     *     2).key默认自动生成:缓存的名字::SimpleKey [](自主生成的key值)
     *     3).缓存的value的值.默认使用jdk序列化机制,将序列化后的数据存到redis
     *     4).默认时间ttl时间 -1:
     * 自定义:
     *     1).指定生成的缓存使用的key:  key属性指定,接受一个SpEL
     *     2).指定缓存的数据的存活时间: 配置文件中修改
     *     3).将数据保存为json格式
     * 4.Spring-Cache的不足;
     *     1).读模式:
     *         缓存穿透:查询一个null数据.解决:缓存空数据:cache-null-values=true
     *         缓存击穿:大量并发查询热点数据.解决:加锁; ?默认是无加锁的;sync = true(加锁,解决击穿)
     *         缓存雪崩:大量的key同时过期.解决:加随机时间.加上过期时间. spring.cache.redis.time-to-live=3600000
     *     2).写模式:(缓存与数据库一致)
     *         1).读写加锁
     *         2)引入canal,感知到MySQl的更新去更新数据库
     *         3).读多写多,直接去数据库查询就行
     *     总结:
     *       常规数据(读多写少,即时性,一致性要求不高的数据);完全可以使用Spring-Cache;写模式(只要缓存的数据有过期时间就足够了)
     *       特殊数据:特殊设计
     *
     *   原理:
     *     CacheManager(RedisCacheManager)->Cache(RedisCache)->Cache负责缓存的读写
     *
     */
    @Cacheable(value = {"category"},key = "#root.method.name",sync = true)   //代表当前方法的结果需要缓存,如果缓存中有,方法不用调用.如果缓存中没有,会调用方法,最后将方法的结果放入缓存中
    @Override
    public List<CategoryEntity> getLevel1Categorys() {
//        long l = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("getLevel1Categorys...");
        List<CategoryEntity> categoryEntities = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));
//        System.out.println("耗时："+(System.currentTimeMillis()-l));
        return categoryEntities;
    }

    @Cacheable(value = {"category"},key = "#root.methodName")
    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson() {
        System.out.println("查询了数据库");
        List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);
        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(selectList, 0L);

        //2.封装数据
        Map<String, List<Catelog2Vo>> parent_cid = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
            //1.每一个的一级分类,查到这个一级分类的二级分类
            List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());
            //2.封装上面面的结果
            List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
            if (categoryEntities != null) {
                catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                    Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                    //1.找当前二级分类的三级分类封装成vo
                    List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());
                    if (level3Catelog != null) {
                        List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> collect = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
                            //2.封装成指定格式
                            Catelog2Vo.Catelog3Vo catelog3Vo = new Catelog2Vo.Catelog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
                            return catelog3Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                        catelog2Vo.setCatalog3List(collect);
                    }
                    return catelog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }
            return catelog2Vos;
        }));

        return parent_cid;
    }

    //TODO 产生堆外内存溢出:OutOfDirectMemoryError
    //1).springboot2.0以后默认使用lettuce作为redis客户端.它使用netty进行网络通信
    //2).lettuce的bug导致netty堆外内存溢出-Xmx300m.netty如果没有指定堆外内存,默认使用-Xmx300m.
    // 可以通过-Dio.netty.maxDirectMemory进行设置
    // 解决方案:不能使用-Dio.netty.maxDirectMemory只去调大堆外内存
    //1).升级lettuce客户端.  2).切换使用jedis
    //redisTemplate:
    //lettuce,jedis操作redis的底层客户端.Spring再次封装redisTemplate;
//    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson2() {
        //给缓存中放json字符串,拿出的json字符串,还用逆转为能用的对象类型:[序列化和反序列化]
        /**
         * 1.空结果缓存:解决缓存穿透
         * 2.设置过期时间(加随机值):解决缓存雪崩
         * 3.加锁:解决缓存击穿
         */
        //1.加入缓存逻辑,缓存中存的数据是json字符串
        //JSON跨语音,跨平台兼容
        String catalogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            //2.缓存中没有,查询数据库
            System.out.println("缓存不命中...将要查询数据库...");
            Map<String, List<Catelog2Vo>> catalogJsonFromDb = getCatalogJsonFromDbWithRedisLock();

            return catalogJsonFromDb;
        }
        System.out.println("缓存命中...直接返回...");
        Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
        });

        return result;

    }

    /**
     * 缓存里面的数据如何和数据库保持一致
     * 缓存数据一致性
     * 1).双写模式
     * 2).失效模式
     * 我们系统的一致性解决方案:
     * 1.缓存的所有数据都有过期时间,数据过期下一次查询触发主动更新
     * 2.独写数据的时候,加上分布式的读写锁
     *      经常写,经常读
     * @return
     */
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithRedissonLock() {
        //1.占分布式锁.去redis占坑
        //1.锁的名字.锁的粒度,越细越快
        //锁的粒度:具体缓存的是某个数据,11-号商品:product-11-lock product-12-lock product-lock
        RLock lock = redisson.getLock("CatalogJson-lock");
        lock.lock();

        Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb;
        try {
            dataFromDb = getDataFromDb();
        } finally {
            lock.unlock();
        }

        return dataFromDb;

    }

    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithRedisLock() {
        //1.占分布式锁.去redis占坑
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 300, TimeUnit.SECONDS);
        if (lock) {
            System.out.println("获取分布式锁成功");
            //加锁成功...执行业务
            //2.设置过期时间,必须和加锁是同步的,原子的
            redisTemplate.expire("lock", 30, TimeUnit.SECONDS);
            Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb;
            try {
                dataFromDb = getDataFromDb();
            } finally {
                String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
                //删除锁
                Long lock1 = redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class)
                        , Arrays.asList("lock"), uuid);
            }
            //获取值对比+对比成功删除=原子操作    lua脚本解锁
//            String lockValue = redisTemplate.opsForValue().get("lock");
//            if(uuid.equals(lockValue)){
//                //删除我自己的锁
//                redisTemplate.delete("lock");//删除锁
//            }

            return dataFromDb;
        } else {
            //加锁失败...重试.synchronized()
            //休眠100ms重试
            try {
                Thread.sleep(200);
            } catch (Exception e) {

            }
            System.out.println("获取分布式锁失败...等待重试");
            return getCatalogJsonFromDbWithRedisLock();//自旋的方式
        }
    }

    private Map<String, List<Catelog2Vo>> getDataFromDb() {
        //得到锁以后,我们应该再去缓存中确定一次,如果没有才需要继续查询
        String catalogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (!StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            //缓存不为null直接返回
            Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
            });
            return result;
        }
        System.out.println("查询了数据库");
        List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);
        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(selectList, 0L);

        //2.封装数据
        Map<String, List<Catelog2Vo>> parent_cid = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
            //1.每一个的一级分类,查到这个一级分类的二级分类
            List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());
            //2.封装上面面的结果
            List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
            if (categoryEntities != null) {
                catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                    Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                    //1.找当前二级分类的三级分类封装成vo
                    List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());
                    if (level3Catelog != null) {
                        List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> collect = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
                            //2.封装成指定格式
                            Catelog2Vo.Catelog3Vo catelog3Vo = new Catelog2Vo.Catelog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
                            return catelog3Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                        catelog2Vo.setCatalog3List(collect);
                    }
                    return catelog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }
            return catelog2Vos;
        }));
        //3.查到的数据再放入缓存,将对象转为json放在缓存中
        String s = JSON.toJSONString(parent_cid);
        redisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON", s, 1, TimeUnit.DAYS);

        return parent_cid;
    }

    //从数据库查询并封装分类数据
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithLocalLock() {
//        //1.如果缓存中有就用缓存的
//        Map<String, List<Catelog2Vo>> catalogJson = (Map<String, List<Catelog2Vo>>) cache.get("catalogJson");
//        if(cache.get("catalogJson")==null){
//            //调用业务
//            //返回数据又放入缓存
//            cache.put("catalogJson",parent_cid);
//        }
//        return catalogJson;
        //只要是同一把锁,就能锁住需要这个锁的所有线程
        //1.synchronized (this):SpringBoot所有的组件在容器中都是单例的
        //TODO 本地锁:synchronized,JUC(Lock),在分布式情况下,想要锁住所有,必须使用分布式锁.
        synchronized (this) {
            //得到锁以后,我们应该再去缓存中确定一次,如果没有才需要继续查询
            return getDataFromDb();
        }
        /**
         * 1.将数据库的多次查询变为一次
         */


    }

    private List<CategoryEntity> getParent_cid(List<CategoryEntity> selectList, Long parent_cid) {
        List<CategoryEntity> collect = selectList.stream().filter(item -> item.getParentCid() == parent_cid).collect(Collectors.toList());
        //return baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", v.getCatId()));
        return collect;
    }

    private List<Long> findParentPath(Long catelogId, ArrayList<Long> paths) {
        //1.收集当前节点id
        paths.add(catelogId);
        CategoryEntity byId = this.getById(catelogId);
        if (byId.getParentCid() != 0) {
            findParentPath(byId.getParentCid(), paths);
        }
        return paths;
    }

    private List<CategoryEntity> getChildrens(CategoryEntity root, List<CategoryEntity> all) {
        List<CategoryEntity> children = all.stream().filter(categoryEntity -> {
            return categoryEntity.getParentCid() == root.getCatId();
        }).map(categoryEntity -> {
            //1.找到子菜单
            categoryEntity.setChildren(getChildrens(categoryEntity, all));
            return categoryEntity;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            //2,菜单的排序
            return (menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort()) - (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());
        return children;
    }

}